這是數(shù)據(jù)分析的第步，是非常重要的步。在這個(gè)階段處理缺失值、異常值等問題。對(duì)于缺失值，Python提供了許多方法來處理，刪除含有缺失值的行或列（dropna()）、填充默認(rèn)值（fillna()）或者使用插值法（interpolate()）等。對(duì)于異常值使用箱線圖、Z-score方法等來檢測(cè)處理。

在這階段將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為用于機(jī)器學(xué)習(xí)的特征。在這個(gè)過程中處理缺失值使用Python的pandas庫來進(jìn)行數(shù)據(jù)透視、合分組等操作。

在這階段使用Python的scikit-learn庫來構(gòu)建和訓(xùn)練各種機(jī)器學(xué)習(xí)模型，如邏輯回歸、決策樹、隨機(jī)森林、支持向量機(jī)等。這些模型幫助我司預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)，幫助我司做出更好的決策。